过滤/标准化不良信号的算法

使用GPS处理跟踪应用程序.一切都很好,但有时因为封闭的区域或恶劣的天气我得到不准确的分数.当你绘制它们时,它看起来不正确,有很多跳跃/跳跃.

我应该运行什么算法来过滤掉不良信号它看起来像是模糊算法的应用,但你怎么看？

有几个选择:

丢掉异常值

过滤

使用更好的GPS

使用外部数据源(对齐道路)

以上的组合

我喜欢使用滤波器 - 卡尔曼滤波器是典型的(通常是最好的)解决方案 - 它使用一定量的预测平均值,这比廉价的IIR(无限脉冲响应)滤波器更好:

FilteredValue = FilteredValue*0.75 + NewValue*0.25

您可以获得每秒4-5次修复的GPS模块,这样您就可以使用上述"便宜"的过滤器,并且响应时间合理.

您还可以简单地获得更好的GPS(SiRF III或更好),它不会产生噪音,并且具有更好的室内接收效果(如果可能).

消费者GPS单元在可能的情况下"快速上路",因此消费者不会看到错误,以及其他一些技术.

卡尔曼不容易实现,但没有外部数据集或传感器(例如道路速度),它是最好的选择.查看http://www.google.com/search?q=open%20source%20kalman%20filter,了解相关代码和教程.

-亚当